文｜魏琳华 编｜王一粟 创业公司老板何总最近遇到了一堆“烦心事”： 处在公司需要招人的扩张期，他每天需要面试四五名候选者。把每个人的对话用录音笔录下来以后，就变成了“烫手山芋”——几十条录音堆在手机里，完全分不清谁是谁。 除了他个人外，团队的经验复用上也发现了新问题：销售团队的客户拜访纪要总是散乱放置，有的在钉钉文档，有的在本地硬盘。这导致，入职的新人想要参考团队经验，了解客户档案，不仅要到处找资料，还要从大量文件中摘取有效信息。 “我们不是没有数据和知识，而是数据和知识都像‘散养’的羊，东一只西一只，既没法管，更没法用。”一位企业家的吐槽，戳中了无数企业的痛点。 在智能化转型加速的今天，作为企业的核心资产，数据和知识管理却还没跟上脚步。 IDC《中国数据管理和数字化市场调研报告（2025年）》指出，超过半数企业（52%）尚未启动“数据资产入表”，主要归因于估值模型缺失、成本归集困难以及数据质量不达标等问题。 如何获得数据，并将分散的数据整合进企业内部变成知识，让知识发挥应有的价值？一枚小小的AI硬件DingTalk A1，正好解决了这个难题。 这款用于AI记录的钉钉首款AI硬件，上线即爆火，拿下品类品牌成交榜Top 1。 DingTalk A1是钉钉推出的首款AI录音卡片，它打通了录音、数据整理分类、再到AI分析的闭环，帮助企业实现了从“获取数据–管理知识–AI分析数据–赋能业务”的完整闭环。在12月23日钉钉举办的AI钉钉1.1发布会上，DingTalk A1面向企业场景继续升级。 “这次升级，DingTalk A1逐渐从一个‘个人助理’成长为‘团队AI助理’，它会把团队中相关所有人的沟通、协同、会议所有的数据进行全面整合。”钉钉CEO无招说，“以AI销售场景为例，所有的一线销售人员的信息聚合、个人机会的洞察、组织机会的洞察，都会通过全面数据整合之后形成组织的智能。”

文｜白 鸽 编｜王一粟 可能还没有一个AI产品，能这么“下沉”。 有位湖南乡下的老伯，存在着睡眠问题，因此他一个月内与一款AI产品对话了上千次，AI回答满意时，就不停与它对话，如果不满意的话，甚至直接“开骂”。 这个被老伯当作“老伙计”的产品，正是蚂蚁“阿福”。 12月15日，蚂蚁集团宣布旗下AI健康应用AQ品牌升级为“蚂蚁阿福”，并发布App新版本，升级健康陪伴、健康问答、健康服务三大功能。 升级后的“蚂蚁阿福”聚焦“健康+”战略，定位从AI工具转向AI健康朋友，能够像真人朋友一样，帮助用户管理自身和家人健康。 升级后次日，蚂蚁阿福冲上苹果应用榜总榜第三位，后又冲入排行榜第二位，并持续至今。 据悉，“蚂蚁阿福”App月活用户规模已超1500万，每天回答用户500多万个健康提问，且其55%用户来自三线及以下城市。 也正因此，此次蚂蚁健康战略升级，从略显专业的“AQ” 到亲切质朴的“阿福”，看似简单更名背后，是蚂蚁健康从用户实际需求出发，做的一次全方位的变革。 那么，蚂蚁健康此次升级到底有什么变化？以及其对未来的思考又是怎么样的？ 会后，包括光锥智能等在内的媒体与蚂蚁集团副总裁、蚂蚁健康事业群总裁张俊杰、蚂蚁健康事业群副总裁、AI业务总经理刘军伟、蚂蚁集团资深副总裁、首席市场官陈亮深度聊了聊。 陈亮回忆，此前AQ的命名让三四线城市40岁以上的核心用户群体感到困惑，“还要解释半天才能明白”，所以在“阿强”“安琪”等多个备选名称中，“阿福”最终脱颖而出，原因在于“健康是福”的朴素认知能跨越年龄与地域的界限。 更重要的是，用户早已将产品拟人化，既有湖南老伯这样的高频互动者，也有不少用户会主动表扬或吐槽，“阿福”的命名恰好回应了这种情感连接需求，弥补了“AQ”缺乏人称属性的短板。 如果说传统AI医疗产品是 “被动响应的工具”，那么阿福则试图成为“主动关怀的朋友”。 新版“阿福”增加了

文｜刘俊宏 编｜王一粟 这还上什么班啊，中一签就能挣几十万。 上周三，沐曦股份登陆科创板，开盘暴涨超568%，市值瞬间突破3000亿元。1.9万股民集体狂欢，因为中一签就能暴赚30万，这要比前几天上市的摩尔线程还要夸张。当下，两家公司市值合计超6000亿元，整个资本市场洋溢着一股近乎狂热的乐观气息。 更令人兴奋的是，就在沐曦上市的同一天，壁仞科技传来港股IPO已通过聆讯的消息，最快2026年初挂牌。这相当于给了前两次没赶上的投资者第三次机会，国产GPU板块即将掀起新一轮高潮。中国GPU的春天，似乎终于来了。 但冷静下来看，这场国产GPU的狂欢，似乎只有投资者赚得盆满钵满。 根据招股书中披露的财务状况显示，摩尔线程、沐曦、壁仞目前均处于大额亏损状态。其中，摩尔线程2025年前三季度亏损7.24亿，沐曦为3.46亿，壁仞在今年上半年亏损为16.01亿。更重要的是，目前三家公司都处在加大研发的阶段，商业化也都刚刚起步，根本不存在短期盈利的可能。 可在投资者眼中，这点亏损根本不算事。 因为三家公司的GPU可是AI时代的硬通货。从2023年大模型热潮爆发以来，全球算力供不应求。最大受益者英伟达在每个报告期都赚爆，成为人类历史上市值最高的公司。各大投行打着计算器，接连给国产GPU画出大饼——补充英伟达供给缺口+国产替代红利，市场空间数万亿简直就是洒洒水。 短期业绩兑现不了？没关系，AI圈这样的例子比比皆是。国内的寒武纪，靠着订单预期就让市值重回5000亿；国外的甲骨文，应了OpenAI的“空头支票”市值也能翻倍。 不过，公司对下一步的想法，却似乎没那么清晰。 摩尔线程上市募资80亿元，一周后就公告用不超过75亿元闲置资金买保本理财，引来市场一片争议。明明募资时说要支持各种研发目标，要锐意进取，怎么拿到钱就要“徐徐图之”了？ 对此，摩尔线程向光锥智能回应称，项目实施周期为三年，资金是要根

文｜白   鸽 编｜王一粟 中国AI芯片市场，越来越热闹。 12月初，摩尔线程成功登陆A股后，股价瞬间飙升，并在短短数日内，其股价一度突破900元/股大关，市值突破4000亿元大关。 12月17日，继摩尔线程之后，国产GPU厂商沐曦股份正式登陆科创板。同时，AI（人工智能）芯片（包括GPU、ASIC等）赛道上，壁仞科技、燧原科技等也在加快IPO步伐。 截至2025年12月18日，A股市场中，按股价进行排名，前三名分别是贵州茅台（1411.99元/股）、寒武纪（1382.02元/股），沐曦股份（787.04 元/股），摩尔线程股价下跌，至排名第四（ 705.71 元/股）。 但与市值倒挂的，是这些AI芯片厂商的实际盈利能力。 寒武纪在连续亏损数年后，今年终于实现盈利。而摩尔线程则依然处于亏损当中，其2024年营收仅为4.38亿元，而归属于母公司所有者的净利润是亏损16.18亿元。 刚刚上市的沐曦股份同样处于亏损状态中。 可以看到，这种反差背后，是中国资本市场对AI芯片的未来充满希冀。而在当前国产算力替代的大背景下，越来越多的AI芯片厂商也纷纷借此东风，开始闯关IPO。 这其中，百度旗下AI芯片公司昆仑芯此前也被爆即将要IPO。 对此，12月7日，百度集团发布公告，回应市场传闻称，“正就分拆昆仑芯进行独立上市评估”。消息一出，次日百度港股早盘一度涨超5%，最终收涨3.45%，报125.8港元/股。 据工商注册资料显示，昆仑芯完成了股改，并完成了工商名称变更，由原来的昆仑芯（北京）科技有限公司变更为昆仑芯（北京）科技股份有限公司。 这些消息都进一步表明，昆仑芯正在加速冲刺上市。 需要说明的是，昆仑芯的主要产品并不属于通用GPU，而是专为AI场景设计的“芯片”，但在AI场景中较为通用，可以兼容多种大模型和计算架构。 所谓的专用芯片大多用于某个细分场景，比如拍图识别商品；而

文｜魏琳华 编｜王一粟 从年初曝出与雷军接触、离职，到上个月官宣加入小米，再到本月出席小米“人车家全生态大会”，被冠以“天才少女”名号的罗福莉，站在台前拿出了新模型MiMo-V2-Flash。 刚刚在这个领域开始起跑的小米，交出了一份看起来不错的成绩单。 作为一个参数309B、激活参数15B的“大”模型（罗福莉本人也提到，这个尺寸小到不愿意称之为大模型），在小米团队的构想中，这个模型是为了给Agent当基座来训练的。 为此，这个模型的优化更加侧重一些特定的方向，核心是高性价比、快速： 比如能够达到每秒150 tokens的生成速度、极低的成本，在保持高性价比的同时，它还保证了模型的性能。 “它的代码能力和 Agent 能力在世界级公开公正的评估榜单上，已经进入了全球开源模型 Top 1-2 的行列。”罗福莉说，“大部分评估基准已经超过或者和DeepSeek-V3、Kimi K2- Thinking、Qwen等模型相当，但它的参数是后者们的1/2-1/3。” 发布的小米模型，也面临了两极分化的口碑，有人盛赞模型代码能力领先，有人则认为这是一个“刷分”之作。 无论如何，小米需要AI。 选在12月18日的人车家全生态大会，更说明了AI之于小米的重要性。 放到智能终端，摆在小米眼前的两个任务是：第一，做轻量化模型，靠端侧部署，升级“超级小爱”和澎湃OS，把AI接入智能终端；第二，智驾方面，小米则更需要大模型做基座，靠模型给智驾能力提升空间。 做AI上，小米用行动表示，自己“动真格”了。 01 压成本、提速，小米押注Agent 从一开始，小米做AI的目标，或许早在2023年雷军的年度演讲上就提到了——“轻量化+端侧部署”。 罗福莉在演讲中直言，当下模型学习的方向与生物智能的进化方向存在背离，单纯的“大力出奇迹”已难以涌现更高阶的智能。 当Scaling Law能够带来的提升越来越少，

文｜刘俊宏 编｜王一粟 在AI大模型走向应用的时代，AI“卖铲人”英伟达又带来了最新的“参考答案”。 12月15日，英伟达正式发布了Nemotron 3系列开放AI模型。该模型系列包含Nano、Super和Ultra三种规模，模型主打效率和领先的精度，适用于AI Agent的应用开发。 对于这套模型，英伟达创始人兼首席执行官黄仁勋总结说：“开放创新是AI进步的基础。通过Nemotron，我们将先进AI转化成开放平台，为开发者提供构建大规模代理式系统所需的透明度与效率。” 本次发布的三个规模的模型，英伟达的设计目标非常明确，直指AI应用中的高效和节能。 Nemotron 3 Nano模型目前已经上线。该模型参数总量为300亿，由于模型采用了独特的异构MoE架构，这使得每次运行时只需激活30亿参数。模型能按需使用，非常省电。相比上一代模型，Nemotron 3 Nano速度快4倍，成本低60%，非常适合写代码、总结文档、当智能助手等日常任务。此外，模型还支持100万token的上下文记忆能力。这相当于记住几本书的内容，保证模型在使用中不会轻易忘事。 Nemotron 3 Super模型，预计于2026上半年推出，主打多智能体协作完成任务。该模型参数总量约1000亿，每个token最多激活100亿参数，也是兼具了节能和高效。 Nemotron 3 Ultra模型，同样预计于2026上半年推出。主要面对高级推理引擎，服务于需要深度研究和策略规划的AI工作流，是Nemotron 3系列的“最强大脑”。该模型参数约5000亿，每个token最多激活500亿参数，适用于复杂的AI应用。 值得注意的是，Nemotron 3 Super与Ultra采用基于NVIDIA Blackwell架构的4位NVFP4训练格式，可显著降低显存需求并加速训练进程。这种效率使更大规模模型能在现有基础设施上进

文｜刘俊宏 编｜王一粟 AI眼镜的玩家快要把行业“挤爆了”。 在过去的11月里，就有小度、夸克、Rokid等多家公司发布了AI眼镜新品。整个行业在大厂的扎堆涌入下，打得难舍难分。2026年，追觅也将加入战场。 就连造车的理想，也按捺不住进来分一杯羹。 12月3日，理想AI眼镜Livis正式发布，起售价为1999元，当晚就被抢购一空。不少消费者抱怨称，“标准版以上的版本，根本抢不到货”。 理想Livis是一款整合了理想自家MindGPT大模型和用于自家车控的智能音频类眼镜。比起一个“替代”手机的智能终端，理想对AI眼镜的看法更像是智能汽车的周边产品。以买一个驾驶场景的墨镜看待理想Livis，价格还算合理，毕竟线下配一个蔡司镜片的墨镜也要上千。 理想AI眼镜的出现，意味着，AI眼镜行业出现了一个定位更明确的玩家。 回顾2025这一年的AI眼镜新品，不难发现寻找定位是各大AI眼镜厂商推出新品的一大主题。 在AI、续航、硬件参数、软件落地、显示等AI眼镜的基础能力下，我们看到了夸克想要聚焦拍摄、雷鸟主打显示效果、Rokid擅长软件迭代的特征。厂商的能力和偏好，为AI眼镜行业注入了更多差异化。但也为消费者选购AI眼镜，带来了一定的困难。 市面上到底有哪些AI眼镜？不同类型AI眼镜功能聚焦哪个方向？AI眼镜到底哪里智能？应该怎么选AI眼镜？怀揣着诸多问题，光锥智能拣选了市面上重要厂商共计十几款AI眼镜来一探究竟。 从大类上来说，我们根据眼镜的显示角度出发，将AI眼镜分为AI音频、虚拟显示、AR沉浸，共计三类，并将AI眼镜的佩戴舒适度、AI能力、娱乐、可持续使用性作为重点考察目标。 智能音频眼镜，主打便宜AI? 智能音频眼镜，这一类眼镜没有显示功能，也是最接近普通眼镜的AI眼镜。 理想Livis眼镜佩戴效果几乎跟普通眼镜相同 这一类AI眼镜主打的是音频交互，基本可以理解为眼镜+耳机+运动

文｜魏琳华 编｜王一粟 年底似乎又到了AI厂商们展示实力的日子。上周，快手上演了一场为期五天的全能灵感周技术展示；本周，智谱的连续开源也如期而至。 在这五天的时间内，快手带来了三个大模型、一个助力AI落地的数字人和功能更新： 统一多模态大模型模型o1、能做到“音画同步”的可灵2.6、全量开放的o1图片模型；可灵数字人2.0有望继续造福商家和广告营销；o1主体库和对比模版，可以说进一步降低了AI视频生成的应用门槛，让AI生成效果更接近落地。 你可以看到，可灵AI早已不仅仅是快手的新营收来源，作为造血的一份子，通过做广告素材、做直播间特效等方式，它也为快手提供降本增效的助力。 从模型层的突围与重构，到AI短剧对内容生产关系的彻底改造，再到深埋水下的AI广告体系，快手已经通过AI改写了企业的运行。 但可灵AI和快手同样面临着不小的压力，无论是Runway gen-4.5、Veo 3.1等新模型的威胁，或是快手本身用户池增长放缓，靠短剧提升用户黏性，快手这场AI赋能的故事背后，也同样面对不少压力。 从突围到守家，可灵的2025年 作为率先从2024年杀出的视频生成“黑马”，可灵AI在2025年的两个主线，一是继续维持模型技术优势，二是通过竞争，揽获更多P端用户。 最新上线的o1，就是快手对行业竞争对手的一次回击。 需要明确的是，o1不再是简单的版本升级，而是底层架构的重构。 区分于可灵1.0、2.0等模型的命名，新系列的o1是统一多模态大模型。和以往的多模态大模型不同的是，统一多模态大模型实现了架构上的统一，把文字、图片和视频的训练都放在同一个框架下。 统一的好处是，o1支持在一个模型内实现对文字、图片、视频信息的处理，比如既可以给它提供参考图，让它根据图片生成视频，还可以把视频作为参考投喂给模型，根据视频内容进行编辑、修改。 简言之，图片、视频的编辑和修改，都能交给o1一个大模型

文｜刘俊宏 编｜王一粟 从2023年“开城大战”，到2025年“智驾平权”，中国智能驾驶的大规模商业化仅仅用了短短两年。 “2025年，智能驾驶来到了成熟期。”比亚迪集团高级副总裁、汽车新技术研究院院长杨冬生在2025地平线技术生态大会上总结了当下汽车智驾的落地趋势，“从数据上看到，在地平线J2、J3、J5（芯片）的贡献下，中国乘用车市场L2渗透率已经达到了70%。”这标志着，中国汽车在智驾领域已经基本实现了智能化转型。 为什么中国车企能在两年时间内，将原本“高高在上”的智驾变成人人可用？这背后离不开智驾供应商的努力。 回顾今年传统车厂如比亚迪、奇瑞、上汽、长安、广汽等的智驾落地进程，不难发现地平线作为重要智驾供应商的身影。统计数据显示，地平线在中国自主品牌辅助驾驶计算方案市场的份额已经达到了32.4%。 也就是说，每三台智能汽车，就有一台是“地平线inside”。 智驾给车企带来了销量实打实的增长。“新车上市当晚，订单就突破了两万台。我周末都不敢不接电话，销售都在问怎么给消费者介绍智驾系统”，深蓝汽车软件开发总经理苏琳珂说。 作为车企背后的支持者，地平线的号召力也越来越强。 12月9日，地平线以攒局者的身份召开了第一届技术生态大会。在大会现场，我们见到了车圈不少大佬。例如大众中国的首席技术官Thomas Ulbrich、比亚迪集团高级副总裁杨冬生、奇瑞汽车副总裁苏峻，还有博世、酷睿程、采埃孚、轻舟智航等一众高管。一家技术公司的生态大会，把整个产业链都“喊来”的盛况，这几乎只能在高通或者英伟达的大会上才能见到。 在大会的分享中，我们还注意到一个有趣的现象。不少合作伙伴在演讲中还隐隐“攀比”了与地平线合作的资历——福瑞泰克、长安分别以地平线第一个Tier1合作方、第一批芯片上车量产车企的身份而自豪。 组建如此庞大的“朋友圈”，得靠实打实的商业化实力。据统计，地平线用于智能汽车

文｜白 鸽 编｜王一粟 “一场会议开下来，纪要要花2小时整理，后续跟进的人还要翻遍十几个聊天群、几十份散落在不同云盘的文档，才能搞懂前因后果。”中集集团首席信息官潘进杰说道。 潘进杰的吐槽，也道出了无数企业的办公痛点。 同时，生成式AI掀起办公革命，企业们满怀期待引入各类智能工具，却发现又陷入新的困局： 财务数据锁在ERP系统，客户资料躺在CRM软件，研发文档存在私有云盘，而AI工具只能在各自的“数据孤岛”里打转。 某制造企业IT总监曾吐槽：“我们买了三种AI工具，分别处理文档、表格和会议纪要，但它们就像三个互不说话的机器人，永远没法协同解决一个完整业务问题。” 金山办公首席执行官章庆元点破了其核心矛盾：“AI不是简单的功能加法，它正在倒逼软件架构发生代际变革。传统分散式工具的拼接模式，已经无法承载企业对智能协同的需求。” 金山办公首席执行官章庆元 那么，AI时代新协同办公范式到底应该是什么样的？ “AI时代的协同办公软件，必须告别工具属性。它要成为知识的容器、数字员工的载体、能力的提供方。”章庆元如此说道。 这背后最关键的，就在于企业要基于私有数据知识，构建专属于自己的企业大脑，还要做企业内部各种系统协同应用，及数据安全防范等，“这事儿靠我们自己肯定干不来。”潘进杰坦言。 金山办公WPS 365的升级，或许给企业AI办公的变革，打了个样。 在日前举办的金山办公“WPS 365 AI协同办公大会”上，WPS灵犀企业版、轻舟引擎等战略级产品的发布，与其说是一次常规的产品升级，不如说是一场彻底的软件基因重构。 WPS 365要做的，不再只是另一个智能工具，而是支撑企业所有办公场景的“操作系统”。 其为企业构建的“企业大脑”，正是通过将沉淀在历史文档中的知识重新激活、存储、治理和应用，最终实现“懂数据”“懂组织”和“懂业务”。 金山办公也用实际行动证明：AI早已不是办公软件的“附

文｜魏琳华 编｜王一粟 两年前，面对OpenAI的突袭，节节败退的谷歌内部拉响了“红色警报”。 为了应对这场可能动摇到谷歌根本业务——搜索的危机，谷歌作出了一个重大决定：2023年4月，谷歌将两个顶尖实验室Google Brain和DeepMind的成员抽调出来，组建新团队Google DeepMind。 新诞生的超级团队，将他们的赌注押在一个名为“Gemini”的项目上。 谷歌的命名有两重意义，它的直译为“双子座”，象征着谷歌内部两大顶级技术力量的合体。而在航天史上，Gemini也有着极为重要的意义——它是NASA著名登月计划之一“阿波罗计划”的关键铺垫。 “我立刻被这个名字吸引，因为训练大型语言模型的巨大努力与发射火箭的精神产生了某种深刻的共鸣。”谈到命名由来，DeepMind副总裁、Gemini联合技术负责人Oriol Vinyals说。 然而，现实的引力比火箭的推力更沉重。 Gemini计划刚成形时，是谷歌被质疑最猛烈的日子。被对手OpenAI卡点发布新模型，屡屡被后者抢走风头、Gemini 1.0的演示视频翻车、新模型性能优势不及对手。桩桩件件，让谷歌难以摆脱外界质疑的声音。 但科技行业的魅力在于，只要真的向技术投入，就总会有翻身的那一天。 两年后的今天，当Gemini 3横空出世，多项指标超过GPT-5.1，谷歌终于扬眉吐气。 最近，谷歌被曝出正在探索一项名为“moonshot”的登月计划，即在太空中建造人工智能数据中心，打造一系列配备谷歌人工智能芯片的太阳能卫星，这也是该公司为追赶 OpenAI 和其他竞争对手而采取的最新举措。 谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊也在采访中表示，为登月计划感到自豪。 AI 2.0时代的落地狂奔中，谷歌的故事是这一代AI公司的最佳缩影。不同于AI 1.0时代技术快速触及天花板，导致后期的比拼沦为卷落地、卷资金的规模战；AI 2.0时代

文｜白 鸽 编｜王一粟 一年一度的“云计算春晚”亚马逊云科技 re:Invent 2025大会上，AI Agent（智能体）成为了当之无愧的主角。 从亚马逊云科技首席执行官Matt Garman，到亚马逊云科技Agentic AI副总裁Swami Sivasubramanian，都用了大量篇幅讲述AI Agent。 这无疑也给世界传递出了一个明确的信号：Agentic AI时代，AI Agent已经从选择题，成为了必答题。 当前，“Agentic AI已站在从‘技术奇迹’到‘实用价值工具’的关键转折点，未来数十亿Agent将渗透各行各业，助力企业实现10倍效率跃迁！”Matt Garman在开篇演讲中说道。 可以看到，越来越多的 AI 技术正在走向产业端，但企业却深陷 “ 搭建难、管理乱、落地贵 ” 的困境。 “ 为什么这些出色的 Agent 无法落地生产环境？ ” 这是很多企业领导共同的疑问。 这背后问题的根源，就在于大多数AI技术的实验性项目，从设计之初就并未考虑“生产就绪性”，“我们需要补足这一差距，真正走出AI技术的PoC（概念验证）牢笼。”Swami说道。 那么，如何让Agent真正成为生产力工具，而非技术噱头？ 作为全球云计算的领航者，亚马逊云科技在此次发布会上给出了答案。 亚马逊云科技 re:Invent 2025大会上，亚马逊云科技详细地展示了其在Agentic AI领域的全栈能力：从底层芯片、计算网络等算力基础设施，到中间模型训练、开发工具，再到上层的Agent应用。 主打一个，只要你想参与AI浪潮，这里就提供一套真正的“开箱即用”的工具。 “AI Agent的未来，不在于能做所有事，而在于能可靠地做好每件事。”Swami说道，“而亚马逊云科技是构建与运行AI Agent的最佳平台。” 从“能搭建”到“管理好”,企业Agent的落地革命 越来越多的企业，开

文｜白 鸽 编｜王一粟 传了一年多的**云组织架构调整，终于尘埃落定。 2025年11月，**云启动重大组织架构调整，**常务董事、原**云CEO张平安任**云董事长，原**数据存储产品线总裁周跃峰担任**云CEO。 同时，**云研发体系整体并入ICT基础设施业务体系，成立五大云研发产品线，包括“基础设施云服务”、“Data&AI云服务”、“数据库云服务”、“安全云服务”、“HCS”。 而在此轮调整之前，今年8月，**云已经经历了一轮业务的调整。 彼时张平安在内部发布通知，宣布对云BU下层组织进行大范围撤销与合并，重点围绕产品部、公有云服务部及研发部等核心团队，涉及数十个下层部门与组织。 调整后，**云将聚焦“3+2+1”业务：包括通算、智算、存储三大基础业务，AIPaaS和数据库两大平台业务，以及安全业务，彻底剥离非核心板块，为后续架构整合扫清障碍。 结合两次调整，可以看到，**云已经完成了一次自下而上的变革调整。 从底层业务聚焦，核心业务“合并同类项”，到上层管理人员的变动，及研发体系合并，背后是其整合集团资源，强化AI时代，**云与ICT底层硬件资源协同作战的能力。 **常务董事、**云董事长张平安 更为重要的一点在于，此轮调整之后，**也更加清晰了其云计算业务在AI时代的定位： 一方面，**云要成为算力黑土地，让千行万业的应用更容易、更好地生长在**云上； 二是要充分利用**多年积累CT、IT的技术优势，协同数据中心资源优势，通过软硬芯协同、系统级创新来打造好云平台的竞争力，为客户提供优的性能、低的成本、高的质量的云服务； 事实上，自去年开始，市场就传言张平安或卸任**云CEO一职，但新任CEO人选始终并未确定。到今年年中，**云内部又出现各种变化，调整不断。 可以看到，在今年AI高速发展，其他云厂商都在大力推进“AI云战略”，抢占AI云市场份额之时，**云

文｜刘俊宏 编｜王一粟 在经历了一夜激烈的内部讨论后，小鹏汽车董事长、CEO何小鹏最终还是在第二天“自证清白”。 面对“小鹏机器人藏着真人”的质疑，小鹏哽咽着剪开了机器人的小腿，与《让子弹飞》中的小六子一样，证明了人形机器人IRON的“肚子里到底有几碗粉”。 “最终更多人相信了我们，一定意义上推动了机器人行业的发展，所以我觉得这个决定是值得的，但我个人在机器人皮肤被剪开的那一刻是很难过的。”何小鹏说。 这场机器人“造假”风波，反而夯实了小鹏的技术口碑。在短短几天之后，小鹏又用财报向市场证明了，商业运营能力也在提升。 11月17日，小鹏汽车发布2025年第三季度财报，总营收为203.8亿元，同比增长翻番。汽车交付11.6万辆，创单季新高。虽然公司目前仍处于亏损状态，经营亏损为5.2亿（Non-GAAP），环比收窄3.2亿。但结合公司给出的12.5-13.2万辆交付的第四季度指引看，小鹏距离扭亏为盈已经指日可待。 12月1日，根据小鹏最新公布销量的显示，小鹏月度共交付36728辆新车，同比增长19%。今年以来，小鹏累计交付量达到391937辆车，同比增长156%。 今年的确是小鹏公司发展的“大年”。 在11月5日的小鹏科技日上，除了IRON机器人，小鹏接连发布第二代VLA大模型、Robotaxi等技术。两周之后，小鹏又公布了小鹏X9的增程版本。根据第三季度财报电话会内容显示，小鹏接下来计划在2026年一季度继续推出3款超级电动增程产品，还将于2026全年再推出4款“一车双能”的新车型。这代表着小鹏正在大步踏入增程市场。 “不管是技术，还是产品，我们都感觉小鹏正在‘涌现’。”一位小鹏内部人士对光锥智能感慨。为了实现这一天，小鹏等待了实在太久。 从2022年G9失败开始，重新执掌公司的何小鹏重新梳理了所有发展方向。2023年的科技日上，小鹏开始强调AI代驾、汽车座舱系统、AI大模型

文｜魏琳华 编｜王一粟 相比阿里千问的横空出世，蚂蚁集团（以下简称“蚂蚁”）这款通用AI应用“灵光”的爆火，有些出乎意料。 上周，蚂蚁发布的灵光App悄然登上了各大应用商店的榜首。仅仅上线6天，它的下载量就突破了200万大关。用创始团队的话来说，“这个结果提前完成了年底的KPI”。 随着ChatGPT用户超过8亿，豆包活跃用户超过1.72亿，千问上线一周拿下1000万用户，每个科技大厂依然要必备一个面向C端的头部AI应用。 但“灵光”的发布，看似是抢C端入口，但这个看似灵光一现的产品，更像是蚂蚁这三年一直在AI赛道布局的一个“溢出性”阶段性成果。 在灵光之前，蚂蚁的AI应用一直在金融、医疗等垂类行业。 2024年，蚂蚁CEO韩歆毅阐述了AI First战略的具体布局，其中，三大AI应用服务，涵盖金融、健康和生活，是蚂蚁在AI时代最看好的方向。 蚂蚁也从2023年起，陆续打造了三个领域的AI管家：AI健康管家AQ、AI理财管家蚂小财、AI生活管家支小宝。 “AI的核心价值在应用。”在今年的世界互联网大会上，韩歆毅再次强调了这一点。 那么，在高手云集的AI应用里，蚂蚁会如何突围？ 金融、医疗、生活蚂蚁的AI应用主线依然在垂类 蚂蚁押注AI应用，最早还要追溯到2023年，也就是ChatGPT爆火的时刻。 同年，时任蚂蚁CEO的井贤栋为蚂蚁集团确定了“AI First”（人工智能优先）、“支付宝双飞轮”、“加速全球化”三大战略。 聚焦到实际落地进程上，在模型层，蚂蚁从2023年至今都在更新百灵系列大模型，作为支撑集团转型AI的技术底座，于应用层，蚂蚁的思路是，延伸集团自身的优势，在金融、健康和生活三大领域推出AI管家，在垂直领域抢占机会。 这种选择并非盲目的赛道押注，而是蚂蚁基于自身基因与AI在千行百业的机会判断作出的抉择。 对于蚂蚁来说，金融、医疗作为数据密集型产业，本身更适合A

文｜刘俊宏 编｜王一粟 “做机器人痛点太多了”，地瓜机器人CEO王丛对光锥智能说，从数据获取，到模型训练等等，哪哪儿都是痛点。 2025年，是具身智能从实验室走向商业应用的关键一年。光锥智能在今年见证了机器人在“工厂打螺丝”、巡检、导览，甚至卖“煎饼果子”的身影。人形、机器狗、“半人形”、陪伴等各种形态的机器人也如井喷一般涌现。 毫无疑问，机器人已经成为智能硬件领域最火热的创业赛道。所有科技爱好者们，无不希望机器人能快一些走入日常生活。这一进度，被地瓜机器人“点了一把火”。 今年6月，地瓜机器人发布行业首款单SoC算控一体化机器人开发套件RDK S100。半年时间不到，地瓜在今年的开发者大会上又带来更高算力的具身智能开发平台S600，并宣布将于2026年第一季度正式量产。与此同时，地瓜还在硬件开发平台的基础上，推出了覆盖数据闭环系统、具身智能训练场、Agent开发服务的地瓜机器人一站式开发平台。 从硬件开发平台到软件开发平台，为什么地瓜要坚持实现机器人平台化开发？这背后与机器人开发过程中的实际难题有关。 机器人开发，常常被拿来与汽车自动驾驶技术做对比，两者的相同点是用AI驱动硬件来完成任务，但区别是，机器人面临的场景复杂度要比汽车高出太多。 在智驾平权的2025年，汽车智驾在很多层面已经有了“标准解法”。但机器人的硬件形态、芯片架构、技术方案、功能场景等层面还有太多的不确定性。 地瓜要做的机器人开发平台，本质上就是想从机器人各种不同的需求中，找到推动机器人落地的“最大公约数”。 “我们关注到了算法工程师（的需求），无论做什么样的算法，做的无外乎是数据的采集、标注、生成、仿真、测试这些环节，那我们就把这些环节都做成工具箱。”王丛说。 地瓜本次发布的RDK S600平台从硬件层面，支持VLA、VLM、LLM、Locomotion多种具身大模型在端侧的高效部署。在软件层面，地瓜机

文｜季书涵 “低估了今年市场需求，是我今年犯下的最大错误。” 智能眼镜Rokid创始人祝铭明在近期发出如此感叹。Rokid本以为2025年产品能卖10-15万副，但今年至今已获的20万订单让祝铭明感到既幸福又感到苦恼。 纵观整个智能眼镜产业，无疑正处于产品爆发期。 根据IDC数据，2025上半年，全球智能眼镜市场出货量达406.5万台，同比增长64.2%。天猫双11于10月30日数据显示，智能眼镜成交额同比暴涨25倍，成为3C数码行业增长最快的品类之一。其中Rokid成交增长超7倍，雷鸟同比增长超80%。京东在8月26日发布的智能眼镜半年报也显示，2025年上半年智能眼镜的成交量同比增长超过10倍，入驻品牌数量也增加了3倍。 林林总总算下来，今年市场上共计冒出多达几十款新品也让整个智能眼镜市场的竞争变得空前激烈。 总结新发布的产品看到，自家有显示技术的厂商更倾向于推出AR类产品，软件技术较强的厂商则倾向更进一步打磨眼镜的智能功能。 虽然各家产品都有一定亮点，但智能眼镜产品也呈现出一定的趋同特征。AI助手、AI识物、听歌、拍照都是高度同质化的功能。 硬件层面，同类型智能眼镜的差异已经不大。AI能力层面，科技大厂依靠自家模型和应用入口能力，也能实现不错的眼镜智能。 “我敬畏大公司，前提是它要all in，Rokid仍然是这个行业里在这个领域单位投入密度最大的公司，短期内不会缺弹药，所以不用担心。” 虽然祝铭明表示对科技巨头的竞争并不惧怕。但身处一个竞争白热化的市场中，不够亮眼本身也是一种风险。 身处百镜大战之中，Rokid能扛得住吗？ 交付的一年，Rokid更重视消费级赛道了 2025年，是智能眼镜销量和产品双双爆发的一年。 在小米、阿里、百度等科技大厂的入局后，据光锥智能不完全统计，今年新发布的智能眼镜至少有几十款。算下来，平均每个周都有一款新智能眼镜出炉。 在市场密集的产品

文｜魏琳华 白鸽 编｜王一粟 全球AI To C的市场局势，似乎悄然发生了转变。 以OpenAI、DeepSeek等为代表的AI创业公司，凭借着对大模型技术能力的突破，在AI To C的应用市场中占据着领导者地位。 与之相对的，是原本在移动互联网时代的大厂们，如谷歌、阿里巴巴等，似乎在过去这段时间中，C端的AI应用远未达到预期。 但最近，不管是谷歌，还是阿里，都凭借着AI打了一场漂亮的“翻身仗”。 在OpenAI凭借ChatGPT领跑的两年里，谷歌始终陷在“我们也有大模型”的被动里，直到Gemini 3 Pro与Nano Banana Pro的横空出世。 Gemini 3 的基准测试结果（来源：Google） 谷歌Gemini 3系列大模型在多模态处理、逻辑推理、Agent能力等三大核心维度，几乎刷遍了行业权威榜单，让外界再次正视，谷歌并未被OpenAI甩在身后。 据外媒报道，就连OpenAI CEO奥特曼都在内部备忘录中坦言： 谷歌的进展已带来“暂时的经济阻力”，而这份坦诚的背后，是OpenAI研究员早已知晓的事实——Gemini 3，已然是一款超越他们的新模型。 回到中国AI市场中，阿里巴巴旗下通义千问大模型凭借开源能力，始终占据着大模型江湖的领导者地位，但反观其在C端的AI应用市场，却始终未打开声量。 一周前的11月17日，阿里正式推出千问APP公测版，直接对标ChatGPT。 仅仅一周后的24日，千问App便狂揽了千万下载量，上线三天即冲入苹果App Store免费总榜前三，这个数据不仅打破了AI应用的增长纪录，更颠覆了“先入场者占优”的行业惯性。 可以看到，阿里巴巴这个在ChatGPT引爆行业时看似“后发”的玩家，正用千问App的爆发完成了更惊艳的弯道超车。 如今再看这两家巨头，谷歌靠技术突破洗刷了过去的狼狈，从“被动跟跑”重回“正面抗衡”，阿里也凭借技术+生态破

文｜白 鸽 编｜王一粟 今年的中关村，AI热度依然很高。 “无论怎么样看，人工智能未来发展最重要的下一步，就是怎么样能够达到大家都满意的AGI，就是通用人工智能。”图灵奖得主、中国科学院院士、清华大学交叉信息研究院及人工智能学院院长姚期智在2025人工智能+大会主论坛上如此说道。 图灵奖得主、中国科学院院士、清华大学交叉信息研究院及人工智能学院院长姚期智 他还强调AGI：“不但是科学上，而且是战略上和各国经济上的科技高地”。 尽管AGI是整个行业发展目标，但从现实来看，AGI还比较遥远，行业中更关注的，往往是AI大模型在企业中真正落地应用效果。 “从今年整个大会来看，尤其是跟去年对比，大家普遍关注的方向已经转向AI大模型真正面向产业的落地应用，包括科创企业、头部大厂等，都已经关注到这个方向来。”中数睿智CEO韩涵如此说道，而这已经成为行业共识。 在2025人工智能+大会主论坛上，多位嘉宾也同时指出，应用落地正在真正成为推动AI前进的力量，技术与产业结合的契机正在逼近，“场景驱动”则是AI从技术革命走向产业革命的关键跃点。 但是，企业级AI真实落地现状，似乎却并未如行业热度所展现的一样。 很多企业对AI大模型的应用还始终保持着谨慎的态度。“现阶段整个行业用一个词形容，就是乱，但混乱中，也在欣欣向荣。”新希望集团首席数字官李旭昶对光锥智能说道。 可以看到，现阶段AI早已走出实验室，大模型从“百模大战”走向分化，智能体概念遍地开花，可一落到实际业务，总像差了最后一口“气”，眼看要冲线却卡在半路。 那么，AI大模型真正走向千行百业，到底还面临着哪些问题？又该如何解决这些问题？ AI落地真相：不是所有企业都在“狂飙” 当前，企业AI落地的真实现状，一半是海水，一半是火焰。 据崔牛会数据显示，当前已有43%的企业部门或岗位进入规模化使用阶段，27%仍处在试点期，28%实现了广泛渗透，还